Premiers pas avec un jeu de règles de résolution d’identité

Objectifs d’apprentissage

Dans ce projet, vous allez :

• Créer un jeu de règles de résolution d’identité
  
• Valider les données de sortie
  

Remarque

Vous souhaitez apprendre en français ? Commencez le défi dans un Trailhead Playground en français et utilisez les traductions fournies entre crochets pour naviguer. Copiez et collez uniquement les valeurs en anglais, car les validations de défi reposent sur les données en anglais. Si vous ne réussissez pas le défi dans votre organisation en français, nous vous recommandons (1) de définir le paramètre régional sur les États-Unis, (2) de définir la langue sur l’anglais en suivant les instructions ici, puis (3) de cliquer à nouveau sur le bouton « Vérifier le défi ».

Consultez le badge Trailhead dans votre langue pour découvrir comment profiter de l’expérience Trailhead traduite.

Configuration de votre environnement

Ce badge fait partie d’une série traitant des concepts de Data Cloud. Dans ce projet, vous continuez à approfondir ces concepts en vous concentrant sur l’unification des profils. Pour réaliser les étapes de ce projet, complétez d’abord le badgeCréation d’un flux de données dans Data Cloud. Dans ce projet, vous configurez les données et les processus dont vous avez besoin pour le jeu de règles que vous allez créer. Vous utiliserez pour ce projet la même organisation Developer Edition. Ces organisations Developer Edition ne sont disponibles que pour une période limitée de 14 jours : veillez à terminer ce projet avant l’expiration de votre organisation.

Cette organisation Developer Edition est conçue pour fonctionner avec les défis de ce badge et n’est pas nécessairement compatible avec d’autres badges. Vérifiez toujours que vous utilisez le Trailhead Playground ou l’organisation Developer Edition spéciale que nous vous recommandons. 

Notez également que votre organisation Developer dispose d'un ensemble d'autorisations personnalisé n’ayant pas accès à la configuration de Data Cloud. Il est destiné à être utilisé uniquement pour les défis Trailhead spécifiés.

Toutes vos données regroupées

Les données constituent le fondement de notre monde et de notre travail. Elles peuvent vous permettre de faire des découvertes, de répondre à des questions, de prendre des décisions et de faire le lien entre ce que vous pouvez faire et les besoins de vos clients. Mais le simple fait de disposer de montagnes d’informations ne garantit pas le succès. Ce qui compte vraiment, c’est de pouvoir catégoriser ces données facilement, précisément et rapidement. Data Cloud vous aide à garder une trace de toutes les informations que vous collectez sur les individus ou les comptes, et à les unifier en une source unique d’informations fiables sur les personnes avec lesquelles vous faites affaire et sur ce que vous savez à leur sujet.

À propos de la résolution d’identité

L’unification des données à l’aide de la résolution d’identité est une étape essentielle pour transformer des fragments de données en connaissances détaillées. Dans ce projet, vous apprenez à configurer les jeux de règles qui guident l’unification, en veillant à ce que les bonnes informations soient utilisées pour chaque élément de l’enregistrement de profil unifié de chaque client.

Les données peuvent provenir de nombreuses sources différentes. La résolution d’identité harmonise les informations ingérées de tous vos flux de données, vous permettant de consolider tout ce que vous savez sur un client ou un compte dans un seul profil unifié. Cela facilite l’identification des opportunités et vous permet de toujours contrôler la façon dont vous communiquez, sans avoir à vous soucier de savoir si vous avez accidentellement envoyé trois e-mails au même John Smith !

Pour tirer parti de la résolution d’identité, vous devez d’abord définir les règles utilisées par Data Cloud pour déterminer quels enregistrements correspondent et quels éléments de données sont inclus dans le profil unifié d’un client. Que vous souhaitiez privilégier les taux de consolidation les plus élevés ou adopter une approche plus prudente, lorsque vous configurez un jeu de règles, vous devez faire des choix quant à la manière dont les données sont mises en correspondance et rapprochées afin que vous soyez sûr de la qualité des données de votre profil unifié.

Passage en revue de la terminologie

Data Cloud utilise certains termes qu’il est utile de connaître dans le cadre de la résolution d’identité. Passons-les en revue.

• Profil source : enregistrements de vos flux de données sources que Data Cloud examine lors du processus de résolution d’identité pour identifier les profils correspondants.
  
• Profil unifié : profils qui ont été traités par la résolution d’identité. Chaque profil unifié est créé à partir d’un ou de plusieurs profils sources.
  
• Objets de contact unifié : les particuliers et les entreprises peuvent avoir plusieurs adresses, numéros de téléphone ou adresses e-mail valides. Les objets de contact unifié stockent les informations relatives aux profils unifiés. Un enregistrement de profil unifié peut être associé à plusieurs points de contact unifié.
  
• Objets de lien unifié : objets créant un pont entre vos données sources et vos données de profil unifié, de sorte que vous puissiez toujours retrouver l’origine de chaque élément d’un profil unifié.
  
• Jeu de règles : jeu de règles de correspondance et de réconciliation qui indiquent à la résolution d’identité comment mettre en correspondre et réconcilier vos profils sources.
  
• Règles de correspondance : règles indiquant à la résolution d’identité quelles données doivent correspondre pour qu’au moins deux profils sources soient consolidés en un seul profil unifié. Votre jeu de règles peut contenir plusieurs règles de correspondance. Chaque règle de correspondance permet de mettre les enregistrements sources en correspondance de façon différente. Par exemple, vous pouvez créer une règle de correspondance qui indique à la résolution d’identité que tous les profils avec le même nom et la même adresse e-mail peuvent être mis en correspondance, puis créer une seconde règle de correspondance qui indique à la résolution d’identité que tous les profils sources avec le même nom et le même numéro de téléphone peuvent être mis en correspondance. Ainsi, il vous suffit d’une adresse e-mail ou d’un numéro de téléphone pour vérifier que les enregistrements dont les noms correspondent sont bien ceux d’une même personne ou d’un même compte.
  
• Critères de correspondance : chaque règle de correspondance doit contenir au moins deux critères de correspondance. Tous les critères d’une règle de correspondance doivent être satisfaits pour mettre en correspondance les enregistrements. Un critère est constitué d’un champ et d’une méthode de correspondance. Par exemple, l’un des critères pourrait être que les noms de famille doivent correspondre exactement. Une autre pourrait permettre de mettre en correspondance les prénoms à l’aide d’une méthode de correspondance partielle.
  
• Méthode de correspondance : manière dont les données sont traitées et examinées pendant la mise en correspondance. Lorsque la méthode de correspondance est la normalisation exacte, les données doivent correspondre exactement après la normalisation. Avec une mise en correspondance de type Normalisation exacte, le nom Robert et son surnom courant Bob ne sont pas mis en correspondance. Lorsque la méthode de correspondance est partielle, le nom Robert et son surnom courant Bob sont considérés comme des correspondances.
  
• Règle de réconciliation : pour certains champs, tels que le prénom, la résolution d’identité doit sélectionner les données issues de plusieurs enregistrements de sources de correspondance qui sont stockées dans le profil unifié de sortie. Les données peuvent être réconciliées en fonction de la fréquence d’une valeur, de la récence ou de l’objet d’origine.
  

Vous souhaitez en savoir plus sur les données, l’identité et la manière dont Data Cloud fournit ses connaissances avant de terminer ce projet ? Consultez le module Données et identité dans Data Cloud.

Découvrez le fonctionnement d’une résolution d’identité dans cette courte vidéo.

création d’un jeu de règles de résolution d’identité

Maintenant, c’est à vous de jouer ! Suivez ces étapes pour créer un jeu de règles dans votre Playground. Ce jeu de règles mettra en correspondance les enregistrements sources de l’objet Individual (Individu) avec des profils d’individu unifié, et les stockera dans l’objet Unified Individual (Individu unifié) et dans les objets Unified Contact Point (Point de contact unifié) associés.

1. Dans votre organisation Developer, sélectionnez Data Cloud dans le lanceur d’application.
   
2. Dans Data Cloud, sélectionnez l’onglet Identity Resolutions (Résolutions d’identité), puis cliquez sur New (Nouveau).
   
3. Sélectionnez Create New Ruleset (Créer un jeu de règles), puis cliquez sur Next (Suivant).
   
4. Sélectionnez l’espace de données par défaut et choisissez Individual (Individu) dans la liste déroulante Primary Data Model Object (Objet modèle de données principal).
   
5. Puisque nous n’exécutons qu’un seul jeu de règles dans cette organisation d’entraînement, laissez le champ Ruleset ID (ID de jeu de règles) vide, puis cliquez sur Next (Suivant).
   
6. Nommer le jeu de règles Individual Match (Correspondance d’individu).
   
7. Assurez-vous que l’option Run jobs automatically (Exécuter automatiquement les tâches) est activée.
   
8. Cliquez sur Save (Enregistrer).
   
9. Dans le panneau Ruleset Properties (Propriétés du jeu de règles) sous (Règles de correspondance), cliquez sur Configure (Configurer).
   

10. Passez en revue les instructions, puis cliquez sur Next (Suivant).
    
11. Cliquez sur Configure (Configurer) pour sélectionner la première règle de correspondance.
    

12. Sélectionnez la règle préconfigurée Fuzzy Name and Normalized Email (Nom partiel et adresse e-mail normalisée), puis cliquez sur Next (Suivant).
    
13. Conservez les paramètres par défaut tels quels, puis cliquez sur Next (Suivant).
    
14. Pour ajouter d’autres règles, cliquez sur Add Matching Rule (Ajouter une règle de correspondance).
    
15. Répétez les étapes pour ajouter les deux autres règles préconfigurées (si l’une des règles de correspondance est inactive, vérifiez que vous les avez toutes mappées correctement dans le badge Création d’un flux de données dans Data Cloud) :
    

• Fuzzy Name and Normalized Phone (Nom partiel et téléphone normalisé)
  
• Fuzzy Name and Normalized Address (Nom partiel et adresse normalisée)
  

16. Une fois les trois règles ajoutées, cliquez sur Save (Enregistrer).
    

Pour en savoir plus sur les règles de correspondance par défaut et personnalisées ainsi que sur la différence entre les données partielles et les données normalisées, consultez la page d’aide Règles de correspondance par défaut et personnalisées.

Règle de réconciliation

Si des champs contiennent des données similaires, comme un identifiant, un avertissement apparaîtra afin de vous permettre de sélectionner la bonne source à utiliser pour le profil unifié. Les données peuvent être réconciliées en fonction de la fréquence d’une valeur, de la récence ou de l’objet d’origine.

1. Cliquez sur l’onglet Warnings (Avertissements) situé sur la droite de la page afin de traiter l’avertissement relatif à la règle de réconciliation pour Individual.Individual Id (Individu.ID d’individu).
   

2. Cliquez sur Individual.Individual Id (Individu.ID d’individu) pour modifier les règles de réconciliation.
   

3. Cochez la case Individual ID (ID d’individu), puis cliquez sur Update selected (Mettre à jour la sélection).
   

4. Désactivez la règle de réconciliation par défaut, puis définissez la règle de réconciliation de champ sur Source Priority (Priorité source).
   

5. Utilisez les flèches vers le haut pour vous assurer que l’objet Contact est en première position, suivi de l’objet Lead (Piste).
   
6. Cliquez sur Save (Enregistrer).
   

Il s’agit d’un concept important. Lorsque des correspondances sont trouvées pour des champs pour lesquels il semble pertinent de n’avoir qu’un seul élément de données, comme le prénom d’une personne, la règle de réconciliation identifie l’enregistrement qui fournit une valeur pour le champ First Name (Prénom) dans le profil unifié.

Par exemple, supposons que vos données sources comprennent trois enregistrements avec la même adresse e-mail et des noms similaires, Liz Berkeley, Elizabeth Berkeley et Eliza Berkeley, qui utilisent tous l’adresse e-mail eberkeley@example.com. Ces enregistrements sont mis en correspondance via la règle de correspondance Fuzzy Name and Normalized Email (Nom partiel et adresse e-mail normalisée). Data Cloud crée un profil unifié pour stocker les données de ces enregistrements correspondants, mais il doit décider quel prénom inclure. La règle de réconciliation indique le prénom à utiliser à Data Cloud.

Comme les données des enregistrements sources ne sont pas modifiées, l’objet de lien unifié relie le profil unifié aux trois prénoms, mais un seul peut être utilisé dans le profil unifié. Si la règle de réconciliation est définie sur Most Recent (Plus récent), la résolution d’identité utilise le nom de l’enregistrement source qui a été mis à jour le plus récemment. Par l’exemple, pour un champ d’ID, la hiérarchisation des valeurs d’ID en fonction de l’objet d’origine de l’ID peut vous aider à standardiser les ID dans vos profils unifiés.

Vérification de votre travail

Maintenant que vous disposez d’un jeu de règles et de règles de réconciliation mises à jour, vérifiez votre travail en cliquant sur Vérifiez l’étape pour gagner 100 points en bas de la page. Pour cet exercice, nous vérifions simplement que la règle a été correctement configurée : vous n’avez pas besoin d’attendre que la résolution d’identité exécute votre jeu de règles pour vérifier votre travail.

Vous pouvez également attendre que le jeu de règles de résolution d’identité soit exécuté si vous souhaitez voir à quoi ressemble un profil unifié consolidé. La résolution d’identité est exécutée automatiquement. Les informations relatives à votre jeu de règles apparaissent dans le résumé de résolution une fois que Data Cloud l’a exécuté une première fois. Le taux de consolidation vous indique dans quelle mesure vos profils ont été consolidés par la résolution d’identité.

Et après ?

Maintenant que vous savez comment configurer des jeux de règles pour unifier toutes vos données, vous êtes prêt à vous lancer dans Data Cloud. Continuez à développer vos compétences en apprenant à créer des connaissances sur vos clients en fonction de vos données de profil unifié.

Qu’est-ce que pouvez faire d’autre ?

• Effectuez davantage de projets pratiques. Continuez à mettre en pratique vos compétences Data Cloud avec le projet Prise en main rapide : amélioration des données grâce aux connaissances.
  
• Développez vos connaissances. Consultez la page d’aide Ressources Data Cloud pour accéder à des vidéos, des modules Trailhead, des blogs et d’autres ressources en lien avec Data Cloud.
  
• Explorez Data Cloud. Utilisez votre organisation Developer Edition pour explorer l’interface Data Cloud et les fonctionnalités du produit.
  

Partage de commentaires

N’hésitez pas à nous faire part de votre expérience sur ce projet (contenu, organisation, etc.) en répondant à cette enquête. Vos commentaires nous aideront à créer d’autres contenus pour Data Cloud.

Ressources

• Aide Salesforce : Unification des profils sources
• Trailhead : Données et identité dans Data Cloud
• Salesforce : Enquête de satisfaction Trailhead sur Data Cloud